Ingénieur·e DevOps GPU (F/H/X)

À propos du poste

Metaline, ESN spécialisée dans l'infogérance, les services managés, le Data Center et le Digital Work Place, recherche un·e Ingénieur·e DevOps GPU (F/H/X) pour une mission stratégique à Guyancourt (78). Vous rejoindrez une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle, dans le domaine Data & IA, et contribuez au déploiement, à l'industrialisation et à l'exploitation de plateformes GPUaaS et LLMaaS On-Premise.

Missions principales

• Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes IA dans des environnements On-Premise sécurisés.
• Contribuer à l'évolution de l'architecture des plateformes GPUaaS et LLMaaS.
• Participer à la mise en place de services managés en intégrant sécurité, conformité et gouvernance.
• Assurer la mise en production, la documentation et le maintien en conditions opérationnelles et de sécurité des plateformes IA.
• Améliorer et automatiser les processus de déploiement et d'exploitation.
• Réaliser des présentations et démonstrations des offres et services.
• Collaborer en équipe DevOps en environnement Agile, participer aux rituels, à la roadmap et à la gestion du backlog, et assurer les astreintes techniques du pôle.

Profil recherché

• Formation supérieure en informatique, Bac+5 / M2 ou équivalent.
• Expérience de 6 à 10 ans, dont au moins 5 ans en Data et en automatisation des processus informatiques.
• Expérience significative en DevOps et en exploitation de plateformes de production.
• Anglais opérationnel.
• Une expérience en environnement bancaire ou secteur régulé, ainsi qu'une certification CKA/CKAD ou OpenShift, seraient appréciées.

Compétences requises

• Kubernetes, OpenShift et Docker ; orchestration GPU (Run.ai, Slurm, ClearML, Volcano) et NVIDIA GPU Operator.
• CI/CD avec GitLab CI/CD et Jenkins, supervision avec Prometheus, Grafana, ELK ou Dynatrace.
• Scripting Python et Bash ; Go, Kestra et Atlassian (Jira, Wiki) appréciés.
• Connaissance des architectures IA/ML et des frameworks Transformers, TensorFlow, PyTorch.